💻Matlab计算均方误差MSE的三种方法💡

均方误差（Mean Squared Error, MSE）是衡量预测值与真实值之间差异的重要指标，在数据分析和机器学习中广泛应用。今天给大家分享三种用Matlab计算MSE的方法，快来收藏吧！💪

第一种：基础公式法

直接使用MSE的基本定义进行计算，即所有误差平方的平均值。代码如下：

```matlab

diff = y_true - y_pred; % 计算误差

mse = mean(diff.^2); % 平方取均值

```

第二种：利用内置函数

Matlab提供了简洁的`mse()`函数，直接一步到位！例如：

```matlab

mse_value = mse(y_true, y_pred);

```

简单高效，适合快速实现！🎯

第三种：自定义循环法

通过手动遍历数据集，逐步累加误差平方值并求平均，虽然繁琐但有助于深入理解原理：

```matlab

n = length(y_true);

mse = sum((y_true - y_pred).^2) / n;

```

无论选择哪种方式，计算MSE都能帮助我们评估模型性能。快试试吧！🚀

Matlab MSE 数据分析